PROBLÉM ČTYŘ BAREV. Lze obarvit jakoukoliv mapu v rovině čtyřmi barvami tak, aby žádné dvě sousedící oblasti neměly stejnou barvu?
|
|
- František Bařtipán
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ROBLÉM ČTYŘ BAREV Lze obarvit jakoukoliv mapu v rovině čtyřmi barvami tak, aby žádné dvě sousedící oblasti neměly stejnou barvu?
2 ROBLÉM ČTYŘ BAREV L KH
3 ROBLÉM ČTYŘ BAREV Vytvoříme graf Kraje = vrcholy L
4 ROBLÉM ČTYŘ BAREV Kraje = vrcholy Hranice = hrany L
5 ROBLÉM ČTYŘ BAREV L
6 ROBLÉM ČTYŘ BAREV BARVENÍ MA ŘEVEDENÍ ROBLÉMU DO TEORIE GRAFŮ OBECNÝ ROBLÉM: Jaký je nejmenší počet barev, které potřebujeme na obarvení vrcholů grafu tak, aby žádné dva vrcholy spojené hranou neměly stejnou barvu?
7 Daný graf chceme obarvit co nejmenším počtem barev A B C D E F
8 A Jednotlivé barvy budeme značit čísly,,... B C D E F
9 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Jednotlivé barvy budeme značit čísly,,... Každý vrchol ohodnotíme dvojicí čísel: 0/4 0/4 B C D E F
10 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A 0/4 0/4 B C D Mezi doposud neobarvenými vrcholy vyhledáme vrchol, jehož již obarvení sousedé jsou obarveni největším počtem různých barev (první číslo největší). E F
11 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A 0/4 0/4 B C D Mezi doposud neobarvenými vrcholy vyhledáme vrchol, jehož již obarvení sousedé jsou obarveni největším počtem různých barev (první číslo největší). okud je takových víc, najdeme vrchol, který má největší počet doposud neobarvených sousedů (největší druhé číslo). E F
12 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Najdeme nejnižší barvu takovou, že jí není obarven žádný z již obarvených sousedů a vrchol obarvíme 0/4 0/4 B C D E F
13 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Změníme ohodnocení ostatních vrcholů B D C / E F
14 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A ostup opakujeme: vybereme vrchol s nejvetším prvním číslem, pokud je takových víc, pak ten, který má největší druhé číslo B D C / E F
15 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A ostup opakujeme: vybereme vrchol s nejvetším prvním číslem, pokud je takových víc, pak ten, který má největší druhé číslo B D C / E F
16 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Obarvíme B D C / E F
17 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 řepočítáme B D /0 C E F
18 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 ostup opakujeme: vybereme vrchol B D /0 C E F
19 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 Obarvíme B D /0 C E F
20 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 řehodnotíme B D C E F
21 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 Vybereme B D C E F
22 počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A /0 Obarvíme B D C E F
23 počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A řehodnocovat není co B D C E F počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu
24 počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Vybereme vrchol B D C E F počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu
25 počet doposud neobarvených sousedů vrcholu A Obarvíme B D C E F počet barev, jimiž jsou obarveni sousedé vrcholu
26 A Obarvíme poslední vrchol B D C E F
27 A oužili jsme barvy B D C E F
28 Nyní tímto algoritmem obarvíme mapu z úvodu: L
29 0/4 0/ 0/ L 0/4 0/ 0/8 0/4 0/5 0/ 0/4 0/5
30 / /0 / / 4 5 L / / /4 0/ / 0/5
31 / /0 / / 4 5 L / / /4 0/ / 0/5
32 / /0 / / 4 5 L / / / / /4
33 0/ / /0 / / 4 5 L / / / / /4
34 0/ / /0 / / 4 5 L / / / /
35 / /0 / / 4 5 L / / / /
36 / /0 / / 4 5 L / / /
37 / /0 / / 4 5 L / / /
38 / /0 / / 4 5 L / /
39 / /0 / / 4 5 L / /
40 / /0 / / 4 5 L /
41 / /0 / / 4 5 L /
42 /0 /0 / / 4 5 L /
43 /0 /0 / / 4 5 L /
44 /0 /0 /0 4 5 L /
45 /0 /0 /0 4 5 L /
46 /0 /0 4 5 L /
47 /0 /0 4 5 L /
48 /0 /0 4 5 L
49 /0 4 5 L
50 /0 4 5 L
51 4 5 L K obarvení stačí 4 barvy
52 K obarvení stačí 4 barvy L
53 K obarvení stačí 4 barvy L
54 ROBLÉM ČTYŘ BAREV a ALGORITMUS OBARVENÍ GRAFU U daného libovolného grafu umíme najít nejmenšípočet barev, které stačí k jeho obarvení. Znamená to, že tím je vyřešen problém čtyř barev? NE Museli bychom vyzkoušet všechny možné planární grafy a určit pro ně nejmenší počet barev. Rovinný graf (též planární graf) je graf, pro který existuje takové rovinné nakreslení, že se žádné dvě hrany nekříží.
55 ROBLÉM ČTYŘ BAREV a ALGORITMUS OBARVENÍ GRAFU roblém čtyř barev byl vyřešen v roce 976. Bylo dokázáno, že pro planeární graf stačí 4 barvy. K. Appel a W. Haken z univerzity v Illinois provedli důkaz. Řešení si vyžádalo 00 hodin strojového času. lný důkaz má 56 stran textu a 4 stran obrázků (0 na každé straně).
Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Barvení grafů Platónská tělesa
Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Barvení grafů Platónská tělesa strana 2 Opakování z minulé přednášky Co je to prohledávání grafu? Jaké způsoby prohledávání grafu známe? Jak nalézt východ z bludiště?
GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ
a jiné elektronické přístroje včetně mobilů. Pracujte samostatně. Povolen je 1 list A4 vlastnoručně psaných poznámek k předmětu...
Písemný test MA010 Grafy: 17.1. 2007, var A... 1). Vašim úkolem je sestrojit všechny neisomorfní jednoduché souvislé grafy na 6 vrcholech mající posloupnost stupňů 1,2,2,2,2,3. Zároveň zdůvodněte, proč
Definice 1 eulerovský Definice 2 poloeulerovský
Dále budeme předpokládat, že každý graf je obyčejný a má aspoň tři uzly. Definice 1 Graf G se nazývá eulerovský, existuje-li v něm uzavřený tah, který obsahuje každou hranu v G. Definice 2 Graf G se nazývá
zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.
Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít
Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla
Ramseyovy věty Martin Mareš Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla na mé letošní přednášce z Kombinatoriky a grafů I Předpokládá, že čtenář se již seznámil se základní
TGH09 - Barvení grafů
TGH09 - Barvení grafů Jan Březina Technical University of Liberec 15. dubna 2013 Problém: Najít obarvení států na mapě tak, aby žádné sousední státy neměli stejnou barvu. Motivační problém Problém: Najít
Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný
Kreslení grafů na plochy Tomáš Novotný Úvod Abstrakt. V první části příspěvku si vysvětlíme základní pojmy týkající se ploch. Dále si ukážeme a procvičíme možné způsoby jejich zobrazování do roviny, abychom
Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019
Diskrétní matematika Petr Kovář petr.kovar@vsb.cz Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava DiM 470-2301/01, zimní semestr 2018/2019 O tomto souboru Tento soubor je zamýšlen především jako pomůcka
12. Aproximační algoritmy
12. Aproximační algoritmy (F.Haško,J.enda,.areš, ichal Kozák, Vojta Tůma) Na minulých přednáškách jsme se zabývali různými těžkými rozhodovacími problémy. Tato se zabývá postupy, jak se v praxi vypořádat
Kostry. 9. týden. Grafy. Marie Demlová (úpravy Matěj Dostál) 16. dubna 2019
Grafy 16. dubna 2019 Tvrzení. Je dán graf G, pak následující je ekvivalentní. 1 G je strom. 2 Graf G nemá kružnice a přidáme-li ke grafu libovolnou hranu, uzavřeme přesně jednu kružnici. 3 Graf G je souvislý
8 Rovinnost a kreslení grafů
8 Rovinnost a kreslení grafů V přímé návaznosti na předchozí lekci se zaměříme na druhý důležitý aspekt slavného problému čtyř barev, který byl původně formulován pro barevné rozlišení států na politické
Vrcholová barevnost grafu
Vrcholová barevnost grafu Definice: Necht G = (V, E) je obyčejný graf a k N. Zobrazení φ : V {1, 2,..., k} nazýváme k-vrcholovým obarvením grafu G. Pokud φ(u) φ(v) pro každou hranu {u, v} E, nazveme k-vrcholové
8. Geometrie vrací úder (sepsal Pavel Klavík)
8. Geometrie vrací úder (sepsal Pavel Klavík) Když s geometrickými problémy pořádně nezametete, ony vám to vrátí! Ale když užzametat,takurčitěnepodkoberecamístosmetákupoužijtepřímku.vtéto přednášce nás
Svobodná chebská škola, základní škola a gymnázium s.r.o. procvičení a zapamatování počítání a měření úhlů
METODICKÝ LIST DA50 Název tématu: Autor: Předmět: Ročník: Metody výuky: Formy výuky: Cíl výuky: Získané dovednosti: Stručný obsah: Úhly II. - Počítání a měření úhlů Astaloš Dušan Matematika šestý frontální,
Úvod do mobilní robotiky AIL028
zbynek.winkler at mff.cuni.cz, md at robotika.cz http://robotika.cz/guide/umor05/cs 5. prosince 2005 1 Mapa světa Exaktní plánování 2 3 Plánování s otáčením (náznak řešení) Mapa světa - příklad Obsah Mapa
a jiné elektronické přístroje včetně mobilů. Pracujte samostatně. Povolen je 1 list A4 vlastnoručně psaných poznámek k předmětu...
Písemný test MA010 Grafy: 11.1. 2007, var A... 1). Dány jsou následující tři grafy na 8 vrcholech každý. 1 A B C Vašim úkolem je mezi nimi najít všechny isomorfní dvojice. Pro každou isomorfní dvojici
Otázky z kapitoly Stereometrie
Otázky z kapitoly Stereometrie 10. února 015 Obsah 1 Krokované příklady (0 otázek) 1 Metrické vlastnosti (30 otázek) 1.1 Obtížnost 1 (16 otázek)....................................... 1. Obtížnost (14
Základy informatiky. 07 Teorie grafů. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant
Základy informatiky 07 Teorie grafů Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Obsah přednášky barvení mapy teorie grafů definice uzly a hrany typy grafů cesty, cykly, souvislost grafů Barvení mapy Kolik barev je
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Hlavní specializace: Ekonometrie a operační výzkum Název diplomové práce Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů Diplomant: Vedoucí
STROMY. v 7 v 8. v 5. v 2. v 3. Základní pojmy. Řešené příklady 1. příklad. Stromy
STROMY Základní pojmy Strom T je souvislý graf, který neobsahuje jako podgraf kružnici. Strom dále budeme značit T = (V, X). Pro graf, který je stromem platí q = n -, kde q = X a n = V. Pro T mezi každou
Spolupracovník/ci: Téma: Měření setrvačné hmotnosti Úkoly:
Projekt Efektivní Učení Reformou oblastí gymnaziálního vzdělávání je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Pracovní list - Laboratorní práce č. 4 Jméno: Třída:
Barevnost grafů MFF UK
Barevnost grafů Z. Dvořák MFF UK Plán vztah mezi barevností a maximálním stupněm (Brooksova věta) hranová barevnost (Vizingova věta) příště: vztah mezi barevností a klikovostí, perfektní grafy Barevnost
Hranová konzistence. Arc consistency AC. Nejprve se zabýváme binárními CSP. podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek
Hranová konzistence Arc consistency AC Nejprve se zabýváme binárními CSP podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek Hrana (V i, V j ) je hranově konzistentní, právě když pro každou hodnotu x z aktuální domény
4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů
4EK311 Operační výzkum 5. Teorie grafů 5. Teorie grafů definice grafu Graf G = uspořádaná dvojice (V, E), kde V označuje množinu n uzlů u 1, u 2,, u n (u i, i = 1, 2,, n) a E označuje množinu hran h ij,
Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/34.0333 Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií
VY_32_INOVACE_33_03 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední
1. Nakreslete všechny kostry následujících grafů: nemá žádnou kostru, roven. roven n,
DSM2 Cv 7 Kostry grafů Defiice kostry grafu: Nechť G = V, E je souvislý graf. Kostrou grafu G azýváme každý jeho podgraf, který má stejou možiu vrcholů a je zároveň stromem. 1. Nakreslete všechy kostry
Geometrické vyhledávání
mnohoúhelníky a jejich vlastnosti lokalizace bodu vůči konvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či vnější lokalizace bodu vůči nekonvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či
i ma Teorie: Měření budeme provádět podle obr. 1. Obr. 1
117 Pomůcky: Systém ISES, moduly: ampérmetr, capacity-meter, kondenzátor na destičce, regulovatelný zdroj elektrického napětí (např. PS 32A), přepínač, sada rezistorů, 6 spojovacích vodičů, soubory: vybij1.imc,
PQ-stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase
-stromy a rozpoznávání intervalových grafů v lineárním čase ermutace s předepsanými intervaly Označme [n] množinu {1, 2,..., n}. Mějme permutaci π = π 1, π 2,..., π n množiny [n]. Řekneme, že množina S
Zefektivnění akumulace energie a zajištění stability rozvodné sítě rozšířením provozního pásma přečerpávacích vodních elektráren
Výzkumná zpráva TH01020982-2015V007 Zefektivnění akumulace energie a zajištění stability rozvodné sítě rozšířením provozního pásma přečerpávacích vodních elektráren Autoři: M. Kotek, D. Jašíková, V. Kopecký,
Hloubka ostrosti trochu jinak
Hloubka ostrosti trochu jinak Jan Dostál rev. 1.1 U ideálního objektivu platí: 1. paprsek procházející středem objektivu se neláme, 2. paprsek rovnoběžný s optickou osou se láme do ohniska, 3. všechny
Dnešní program odvozování v Bayesovských sítích exaktní metody (enumerace, eliminace proměnných) aproximační metody y( (vzorkovací techniky)
Umělá inteligence II Roman Barták, KTIML roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Bayesovská síť zachycuje závislosti mezi náhodnými proměnnými Pro zopakování orientovaný acyklický graf
Konvexní obal a množina
Definice M Množina se nazývá konvení, jestliže úsečka spojující libovolné dva její bod je částí této množin, tj. ab, M, t 0, : ta+ ( tb ) M konvení množina a b a b nekonvení množina Definice Konvení obal
Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda
Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda Zdeněk Dvořák 12. prosince 2017 1 Vybíravost Přiřazení seznamů grafu G je funkce L, která každému vrcholu G přiřadí množinu barev. L-obarvení
Popis prostředí MOSAIC - 2 - 1. Programové prostředí MOSAIC nastavení prostředí. Po spuštění Mosaiku se objeví okno Výběr skupiny projektů
Popis prostředí MOSAIC Autoři: Ing. Josef Kovář Ing. Zuzana Prokopová Ing. Ladislav Šmejkal, CSc. Partneři projektu: Rostra s.r.o. Trimill, a.s. Výukový materiál byl vytvořen v rámci projektu Implementace
Pokud nebude na příkazové řádce uveden právě jeden argument, vypište chybové hlášení a stručný
KIV/PC ZS 2015/2016 Zadání ZADÁNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE ŘEŠENÍ KOLIZÍ FREKVENCÍ SÍTĚ VYSÍLAČŮ VARIANTA 2 (REx) Naprogramujte v ANSI C přenositelnou 1 konzolovou aplikaci, která jako vstup načte z parametru
ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE. Teze diplomové práce
ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE FAKULTA PROVOZNĚ EKONOMICKÁ KATEDRA SYSTÉMOVÉ A OPERAČNÍ ANALÝZY Obor: Veřejná správa a regionální rozvoj Teze diplomové práce Optimalizace tras pro cestovní kanceláře
ROVINNÁ GEOMETRIE. Klasická úloha na obvodové a středové úhly v kružnici. ŘEŠENÍ:
ROVIÁ GEOETRIE.. Vypočítej veliosti všech vnitřních úhlů tětivového čtyřúhelníu a veliosti úhlů sevřených jeho úhlopříčami. Vrcholy čtyřúhelníu leží v bodech, teré na obvodu ciferníu hodin znázorňují údaje,,,.
STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta
STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach vlož do fronty kořen opakuj, dokud není fronta prázdná 1. vyber uzel z fronty a zpracuj jej 2. vlož do fronty levého následníka
Elementární plochy-základní pojmy
-základní pojmy Kulová plocha je množina bodů v prostoru, které mají od pevného bodu S stejnou vzdálenost r. Hranolová plocha je určena lomenou čarou k (k σ) a směrem s, který nenáleží dané rovině (s σ),
07 Základní pojmy teorie grafů
07 Základní pojmy teorie grafů (definice grafu, vlastnosti grafu, charakteristiky uzlů, ohodnocené grafy) Definice grafu množina objektů, mezi kterými existují určité vazby spojující tyto objekty. Uspořádaná
Teorie grafů BR Solutions - Orličky Píta (Orličky 2010) Teorie grafů / 66
Teorie grafů Petr Hanuš (Píta) BR Solutions - Orličky 2010 23.2. 27.2.2010 Píta (Orličky 2010) Teorie grafů 23.2. 27.2.2010 1 / 66 Pojem grafu Graf je abstraktní pojem matematiky a informatiky užitečný
Problémy třídy Pa N P, převody problémů
Problémy třídy Pa N P, převody problémů Cvičení 1. Rozhodněte o příslušnosti následujících problémů do tříd Pa N P(N PCověříme později): a)jedanýgrafsouvislý? danýproblémjeztřídy P,řešíhonapř.algoritmyDFS,BFS.
HEURISTICKÉ ALGORITMY PRO ŘEŠENÍ ÚLOH OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO
HEURISTICKÉ ALGORITMY PRO ŘEŠENÍ ÚLOH OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO Heuristické algoritmy jsou speciálními algoritmy, které byly vyvinuty pro obtížné úlohy, jejichž řešení je obtížné získat v rozumném čase. Mezi
[ ] 2.4.6 Sudé a liché funkce. Předpoklady: 2203, 2402
6 Sudé a liché funkce Předpoklady: 03, 0 Pedagogická poznámka: Tato hodina patří mezi ty, ve kterých se toho moc nestihne Pokud si však studenti mají nakreslit obrázky sami, není jiná možnost Přesto by
Algoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Grafové úlohy Daniela Szturcová Tento
DYNAMICKÉ PROGRAMOVÁNÍ A PROBLÉM BATOHU
ČVUT V PRAZE FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ JAN SCHMIDT A PETR FIŠER MI-PAA DYNAMICKÉ PROGRAMOVÁNÍ A PROBLÉM BATOHU EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA A EU: INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Dynamické programování
Řešení problému vážené splnitelnosti booleovské formule pokročilou iterativní metodou
Řešení problému vážené splnitelnosti booleovské formule pokročilou iterativní metodou 1 SPECIFIKACE ÚLOHY Cílem této úlohy bylo použít vybranou pokročilou iterativní metodou pro řešení problému vážené
Jarníkův algoritmus. Obsah. Popis
1 z 6 28/05/2015 11:44 Jarníkův algoritmus Z Wikipedie, otevřené encyklopedie Jarníkův algoritmus (v zahraničí známý jako Primův algoritmus) je v teorii grafů algoritmus hledající minimální kostru ohodnoceného
Svobodná chebská škola, základní škola a gymnázium s.r.o. Trojúhelník V. kružnice vepsaná a opsaná. konstrukce kružnice vepsaní a opsané trojúhelníku
METODICKÝ LIST DA39 Název tématu: Autor: Předmět: Ročník: Metody výuky: Formy výuky: Cíl výuky: Získané dovednosti: Stručný obsah: Trojúhelník V. kružnice vepsaná a opsaná Astaloš Dušan Matematika šestý
Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května 2009. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Teorie grafů zadání úloh letní semestr 2008/2009 Poslední aktualizace: 19. května 2009 Obsah Úloha číslo 1 5 Úloha číslo 2 6 Úloha číslo 3 7 Úloha číslo 4 8 Úloha číslo 5 9 Úloha číslo 6 10 Úloha číslo
Optimalizace. Obsah přednášky. DÚ LP - Okružní problém. Lineární optimalizace. DÚ LP - Okružní problém. DÚ LP - Okružní problém
Obsah přednášky Mgr. Květuše Sýkorová Optimalizace Lineární programování Distribuční úlohy Okružní problém KI Př UJEP Ústí nad Labem Nederivační metody Metody 1D optimalizace Derivační metody Optimalizace
Řez jehlanu. Mongeovo promítání. Pravidelný šestiboký jehlan o výšce v má podstavu ABCDEF v půdorysně. Zobrazte řez jehlanu rovinou σ.
Řez jehlanu Mongeovo promítání Pravidelný šestiboký jehlan o výšce v má podstavu ABCDEF v půdorysně. Zobrazte řez jehlanu rovinou σ. A[ 3; 1; 0], B[0; 2; 0], y C > y B, v = 8cm, σ(4; 7; 3) B 2 A 2 Vyneseme
Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů
Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti
Semestrální práce z předmětu KMA/MM. Voroneho diagramy
Semestrální práce z předmětu KMA/MM Voroneho diagramy Jméno a příjmení: Lenka Skalová Osobní číslo: A08N0185P Studijní obor: Finanční informatika a statistika Datum: 22. 1. 2010 Obsah Obsah... 2 1 Historie...
nelze projít pomocí tzv. eulerovského tahu tedy, nelze nakreslit jedním tahem
Teorie grafů je matematická disciplína. Spadá do oblasti diskrétní matematiky je to specifická matematická disciplína, diskrétní znamená nespojitá odvíjí se od toho, že procesy v počítačích popisujeme
Hladiny, barvy, typy čar, tloušťka čar. hodina 6.
Hladiny, barvy, typy čar, tloušťka čar. hodina 6. Obsah a cíl hodiny Pokud jste postupovali dle předchozích hodin (lekcí) měli byste ovládat standardní konstrukční příkazy a být schopni vytvořit v AutoCadu
7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.
7 Konvexní množiny Motivace. Lineární programování (LP) řeší problém nalezení minima (resp. maxima) lineárního funkcionálu na jisté konvexní množině. Z bohaté škály úloh z této oblasti jmenujme alespoň
1. Minimální kostry. 1.1. Od mìsteèka ke kostøe
. Minimální kostry Napadl sníh a přikryl peřinou celé městečko. Po ulicích lze sotva projít pěšky, natož projet autem. Které ulice prohrneme, aby šlo dojet odkudkoliv kamkoliv, a přitom nám házení sněhu
1. K o m b i n a t o r i k a
. K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují
Často potřebujeme hledat mezi dvěma vrcholy grafu cestu, která je v nějakém
1. Nejkrat¹í cesty Často potřebujeme hledat mezi dvěma vrcholy grafu cestu, která je v nějakém smyslu optimální typicky nejkratší možná. Už víme, že prohledávání do šířky najde cestu s nejmenším počtem
8 Přednáška z
8 Přednáška z 3 12 2003 Problém minimální kostry: Dostaneme souvislý graf G = (V, E), w : E R + Našim úkolem je nalézt strom (V, E ) tak, aby výraz e E w(e) nabýval minimální hodnoty Řešení - Hladový (greedy)
Text úlohy. Kolik je automaticky generovaných barev ve standardní paletě 3-3-2?
Úloha 1 Kolik je automaticky generovaných barev ve standardní paletě 3-3-2? a. 256 b. 128 c. 216 d. cca 16,7 milionu Úloha 2 Jaká je výhoda adaptivní palety oproti standardní? a. Menší velikost adaptivní
VŠB- Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní Katedra pružnosti a pevnosti. Úvod do MKP Napěťová analýza maticového klíče
VŠB- Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní Katedra pružnosti a pevnosti Úvod do MKP Napěťová analýza maticového klíče Autor: Michal Šofer Verze 0 Ostrava 2011 Zadání: Proveďte napěťovou analýzu
Definice barevnosti grafu, základní vlastnosti. Varinaty problému barvení.
7 Barevnost a další těžké problémy Pro motivaci této lekce se podíváme hlouběji do historie počátků grafů v matematice. Kromě slavného problému sedmi mostů v Královci (dnešním Kaliningradě) je za další
Seznámení se se zvolenou pokročilou iterativní metodou na problému batohu
4. 12. 213 MI-PAA úkol č. 4 Antonín Daněk Seznámení se se zvolenou pokročilou iterativní metodou na problému batohu 1 SPECIFIKACE ÚLOHY Cílem tohoto úkolu bylo seznámit se s vybranou pokročilou iterativní
Úvod do mobilní robotiky AIL028
SLAM - souběžná lokalizace a mapování {md zw} at robotika.cz http://robotika.cz/guide/umor07/cs 10. ledna 2008 1 2 3 SLAM intro Obsah SLAM = Simultaneous Localization And Mapping problém typu slepice-vejce
Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní. stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu, pak rozhodnout
Ukážeme si lineární algoritmus, který pro pevné k rozhodne, zda vstupní graf má stromovou šířku nejvýše k, a je-li tomu tak, také vrátí příslušný stromový rozklad. Poznamenejme, že je-li k součástí vstupu,
Algoritmizace I. Ak. rok 2015/2016 vbp 1. ze 132
Ak. rok 2015/2016 vbp 1. ze 132 Ing. Vladimír Beneš, Ph.D. vedoucí katedry Petrovický K101 katedra informatiky a kvantitativních metod E-mail: vbenes@bivs.cz Telefon: 251 114 534, 731 425 276 Konzultační
poměr oprávněných úředních osob se ZOZ k počtu zaměstnanců (%)
Ústav územního rozvoje, Brno 212 A.4.15/SŘ Dotazníkové šetření a podklady pro Analýzu 211 druhoinstanční speciální stavební úřady pro vodní stavby 1 Grafy 2 Počty oprávněných úředních osob a ZOZ v roce
Jak připravit žákům trenažer pro cvičení jednoduchých dovedností
Jak připravit žákům trenažer pro cvičení jednoduchých dovedností Ukázka 17 Trenažery Aktivní nástroje Pole pro vkládání textu, tlačítko Modely určené k procvičování model prvý bez skriptování Modely, které
TGH12 - Problém za milion dolarů
TGH12 - Problém za milion dolarů Jan Březina Technical University of Liberec 7. května 2013 Složitost problému Co je to problém? Složitost problému Co je to problém? K daným vstupním datům (velkému binárnímu
Rovinné grafy Kostra grafu Minimální kostra Toky v sítích Problém maximálního toku v síti. Stromy a kostry. Michal Bulant
Matematika III 10. přednáška Stromy a kostry Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 1. 12. 20 Obsah přednášky 1 Rovinné grafy Platónská tělesa Barvení map 2 Kostra grafu 3 Minimální kostra
Významná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti
Alternativní rozdělení Příklad Střelec vystřelí do terče, pravděpodobnost zásahu je 0,8. Náhodná veličina X udává, jestli trefil: položíme X = 1, jestliže ano, a X = 0, jestliže ne. Alternativní rozdělení
Náhodné chyby přímých měření
Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.
Monitoring šíření organizmů s využitím techniky DPZ a GIS
Monitoring šíření organizmů s využitím techniky DPZ a GIS Petra Hesslerová & Petra Šímová Katedra aplikované geoinformatiky a územního plánování, Fakulta životního prostředí ČZU v Praze Možnosti DPZ x
Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek)
Mária adloňová Fajn MATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (vorek) 0 Mgr. Mária adloňová FajnMATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (reklamní vorek) Mgr. Mária adloňová, 0 Vydavatel
Hledáme efektivní řešení úloh na grafu
Hledáme efektivní řešení úloh na grafu Mějme dán graf následující úlohy: G = ( V, E), chceme algoritmicky vyřešit Je daný vrchol t dosažitelný z vrcholu s? Pokud ano, jaká nejkratší cesta tyto vrcholy
Řezy těles rovinou II
5.1.10 Řezy těles rovinou II ředpoklady: 5109 e vždy nám vystačí spojování bodů a dělaní rovnoběžek. apříklad poslední příklad z minulé hodiny: Rovnoběžné jsou pouze podstavy nemůžeme pokračovat v řezu
Zajímavé aplikace teorie grafů
Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/02.0024 Zajímavé aplikace teorie grafů Nejkratší cesta Problém: Jak nalézt nejkratší cestu
autorovu srdci... Petr Hliněný, FI MU Brno 1 FI: MA010: Průnikové grafy
9 Krátké povídání o průnikových grafech Od této lekce teorie grafů se zaměříme lehce na několik vybraných partíı teorie grafů bĺızkých autorovu srdci... Naším prvním výběrem jsou průnikové grafy, což jsou
Euklidovský prostor Stručnější verze
[1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)
2 Spojité modely rozhodování
2 Spojité modely rozhodování Jak již víme z přednášky, diskrétní model rozhodování lze zapsat ve tvaru úlohy hodnocení variant: f(a i ) max, a i A = {a 1, a 2,... a p }, kde f je kriteriální funkce a A
DTM - I Definice, singularity a terénní tvary
DTM - I Definice, singularity a terénní tvary Tomáš Dolanský 2007 Obsah předmětu Topologie a morfologie terénu, základní matematické modely. Metody znázornění terénu v mapách a v GIS Principy popisu datových
Úloha 1A (5 bodů): vyhovuje Úloha 2A (6 bodů): Obrázek 1 Přelévání mléka
Kategorie mladší Úloha 1A (5 bodů): Jako první využijeme Žofinčin postřeh. Díky němu se nám totiž celá úloha podstatně zjednoduší. Žofinka říká, ať nehledáme 6 nezávislých cifer, ale pouze 3. Poznávací
MAPA Zmenšený obraz povrchu Země
MAPA Zmenšený obraz povrchu Země Proč potřebujeme mapy při cestování při vyměřování staveb při předpovědi počasí při vojenských průzkumech a další.vyjmenuj!!! mapa Marsu podle družic ODPOVĚZ NA OTÁZKY:
10 Přednáška ze
10 Přednáška ze 17. 12. 2003 Věta: G = (V, E) lze nakreslit jedním uzavřeným tahem G je souvislý a má všechny stupně sudé. Důkaz G je souvislý. Necht v je libovolný vrchol v G. A mějme uzavřený eurelovský
Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Diskrétní matematika 2012/2013.
Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Diskrétní matematika 2012/2013 Projekt číslo 3 jméno: Jiří Znoj login: zno0011 hodnotící: Mgr. Pavel Skalný Příklad:
Název projektu: Poznáváme sebe a svět, chceme poznat více
Název projektu: Poznáváme sebe a svět, chceme poznat více Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.2970 Identifikátor materiálu Název klíčové aktivity Vzdělávací oblast Vzdělávací předmět / obor Tematický
RADA EVROPSKÉ UNIE. Brusel 22. března 2012 (OR. en) 7975/12 ENER 109 ENV 226 PRŮVODNÍ POZNÁMKA
RADA EVROSKÉ UNIE Brusel 22. března 2012 (OR. en) 7975/12 ENER 109 ENV 226 RŮVODNÍ OZNÁMKA Odesílatel: Evropská komise Datum přijetí: 20. března 2012 říjemce: Generální sekretariát Rady Č. dok. Komise:
3. Prohledávání grafů
3. Prohledávání grafů Prohledání do šířky Breadth-First Search BFS Jde o grafový algoritmus, který postupně prochází všechny vrcholy v dané komponentě souvislosti. Algoritmus nejprve projde všechny sousedy
4 Stromy a les. Definice a základní vlastnosti stromů. Kostry grafů a jejich počet.
4 Stromy a les Jedním ze základních, a patrně nejjednodušším, typem grafů jsou takzvané stromy. Jedná se o souvislé grafy bez kružnic. Přes svou (zdánlivou) jednoduchost mají stromy bohatou strukturu a
Cvičení 3 komplexní zpracování a klasifikace dat. Oblast Cairo
Popis dat Landsat Cvičení 3 komplexní zpracování a klasifikace dat Oblast Cairo Landsat 7 ETM je 6. satelit, který NASA vypustila pro observaci Země (start Landsatu 6 byl v roce 1993 neúspěšný). Hlavním
Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra
Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra Zdeněk Dvořák 10. prosince 2018 1 Vybíravost Přiřazení seznamů grafu G je funkce L, která každému vrcholu G přiřadí množinu barev. L-obarvení je dobré obarvení
PROVĚŘOVÁNÍ KAPACITNÍCH MOŽNOSTÍ UZLŮ LOGISTICKÝCH SÍTÍ S INTERAKCÍ VOZIDEL
PROVĚŘOVÁNÍ KAPACITNÍCH MOŽNOSTÍ UZLŮ LOGISTICKÝCH SÍTÍ S INTERAKCÍ VOZIDEL Verification of capacity options logistics networks nodes with the interaction of vehicles Ing. Michal Rusek Vysoká škola báňská
Pravoúhlá axonometrie - osvětlení těles
Pravoúhlá axonometrie - osvětlení těles KG - L MZLU v Brně ZS 2008 KG - L (MZLU v Brně) Pravoúhlá axonometrie - osvětlení těles ZS 2008 1 / 39 KG - L (MZLU v Brně) Pravoúhlá axonometrie - osvětlení těles
Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci. 27. listopadu 2013
Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci 27. listopadu 2013 Rekonstrukce 3D těles Reprezentace trojrozměrných dat. Hledání povrchu tělesa v těchto datech. Představení několika algoritmů. Reprezentace
III přednáška Toky v sítích
S Dalsi aplikace OOOOOOOO Matematika III - 11. přednáška Toky v sítích Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 27. 11. 2007 O Toky v sítích Q Problém maximálního toku v síti Q Další aplikace
Pracovní list - Laboratorní práce č. 3 Jméno: Třída: Skupina:
Projekt Efektivní Učení Reformou oblastí gymnaziálního vzdělávání je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Pracovní list - Laboratorní práce č. 3 Jméno: Třída: